퍼셉트론

※공부하면서 적어보는 글이라 틀린 부분이 있을 수 있습니다.. 혹시 잘못된 부분 있으면 지적 감사합니다

 

퍼셉트론

다수의 신호를 입력 받아 하나의 신호(0 혹은 1)를 출력하는 것.

 

입력으로 2개의 신호를 받는 퍼셉트론

각각 x1, x2는 입력 신호, y는 출력 신호, w1, w2는 가중치이고

원을 뉴런 혹은 노드라 부른다.

 

동작 원리

입력 신호가 뉴런에 보내질 때 각각 고유한 가중치가 곱해진다.

그 신호의 총합이 정해진 한계값을 넘으면 1을 출력하고 아니면 0을 출력한다.

이를 수식으로 표현하면

이 구조로 각각 가중치와 편향 값 설정을 통해 AND, NAND, OR게이트를 만들 수 있지만

배타적 논리합인 XOR을 만들 수는 없다.

 

다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron)

각각 AND, NAND, OR 게이트를 NAND(x1, x2), OR(x1, x2), AND(x1, x2)라는 함수로 만들었을 때

def XOR(x1, x2):
    s1 = NAND(x1, x2)
    s2 = OR(x1, x2)
    y = AND(s1, s2)
    return y

XOR게이트는 위와 같은 식으로 구현할 수 있다.

 

 

다층 퍼셉트론(XOR 게이트)

XOR게이트는 위의 그림과 같은 다층 구조의 네트워크

이처럼 층이 여러개인 퍼셉트론을 다층 퍼셉트론이라고 한다

 

XOR게이트는 단층(직선형 영역)으로는 구현하지 못했지만 다층(비선형 영역)으로 구현 할 수 있었다.

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퍼셉트론에 특정 input -> 정해진 규칙에 따라 output

퍼셉트론은 가중치와 편향을 사용